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2025 管理类联考数学高分指南MBA MPA MPAcc MEM 总第17版（考研名师倾力打造，管综数学教材）陈剑编著书籍详细信息

ISBN：9787807684336
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更新时间：2025-01-07 01:06:42

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精彩短评：

作者：Covfefe 发布时间：2021-08-12 10:06:15
藏王墓究竟有多少座，至今尚难以确认。因为经过常年水土流失与风沙堆积，加上曾经奴隶起义时遭受的人为破坏，墓群已与周边丘陵相混，目前初步确定的陵墓有21座，分为东区与西区。东区主要位于顿卡沟口一带，有6座陵墓，西区主要位于穆热山北麓和琼果沟口，有15座陵墓。两列陵墓大体按照藏王世系自北而南排列，现在能够确认墓主的有9座，西侧一行的墓主是松赞干布、芒松芒赞、都松芒布结、赤松德赞、赤德祖赞，东侧一行的墓主是赤德松赞、牟茹、牟尼和姜擦拉木。在这些赞普中，牟茹和姜擦拉木因是王子还未正式即位，所以陵墓的规模较小。古堡也叫戎堡，在古时即指人们通常所说的烽火台。工布江达县境内有好几处古堡群，现存比较完整、规模比较宏大的有三处：第一是娘蒲乡境内下巴塘古堡群，这里有四处古堡，占地面积约1400平方米；第二是雪卡村
作者：momo 发布时间：2022-06-02 10:30:00
天啊，我今年大学毕业了……
作者：Leuckart 发布时间：2019-12-29 16:44:07
还行吧，作为一本文档。建议配合x265的源码阅读。
作者：夏威夷somew 发布时间：2024-01-14 12:51:51
全裸反而不色情人人都全裸就不信还有色情的
作者：请叫额聂小仙儿发布时间：2017-12-10 09:10:49
员工的执行力就是领导的领导力的体现
作者：离散的汪汪发布时间：2017-01-09 19:10:07
kindle送的，无聊回味下童年

深度书评：

出发吧，带上它
作者：Ashley 发布时间：2015-05-07 23:20:31
《决战大数据》-养数据解决问题
作者：Annie 发布时间：2020-08-29 18:23:12
写在前面
跟《数据的本质》同一个作者，基于同样的原因一口气翻完了这本书，私以为从实际应用上而言，这本书对于实践中遇到的问题和解决的思路与套路更结构化一些。能够把事情做到出彩的人，往往是能够提出好的问题并且能够讲好故事的人。所谓功夫在身外，好的数据分析的应用更需要降低学习成本，提升数据分析的运营效率，腿部、腰部、脑部，在不同的逻辑框架层次中着力，
win the war not the battle
。
一、从数据化运营到运营数据
1. 用兵法的思维看数据：
道：分析师对人和事物基本规律的诠释；数据分析不应该从数据开始，而是要从对世界、产品、商业行为最基本的认知着手。
计：使用合适的计谋，利用商业智能形成的不对等信息形成战略优势，造就优胜的“势态”。
胜：找到取胜的要领，数据分析上要做到快速精准、高规模可复用、产品化应用等。
2. 数据应用的三个阶段：
用数据、养数据、从看数据到用数据。
3. 数据产品化关键：
数据分析也要讲究用户体验，用产品化理念来管理数据团队，数据分析框架是给到数据产品养分的关键点；把分析的理念和框架变成数据产品，本质上是一个
数据泛化
的过程。
//好的数据报告......必须要知道以下5个问题//
1）这是什么问题？
2）这是谁的问题？
3）这个问题现在必须马上解决吗？
4）这个问题我们能解决吗？
5）我们有足够的数据来解决吗？
首先，报告的前3页一定吸引人，让人有继续阅读的欲望；
其次，当别人看到一页数据，心里在猜测背后的各种原因时，下一页的的报告要能够解决他们的疑问。
产品化的数据分析团队必须先要学会问“问题是什么”并以此作为切入点。
4.让用户喜欢数据，就会让团队喜欢自己。
5. 数据应用内三板斧-用数据：混、通、嗮。
混:数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。混在商业场景中，把数据与商业场景打通，将数据产品作为载体。和业务方混在一起，和用户混在一起，贴近业务和用户才能培养出敏锐的商业意识。
通：打通数据和商业的链接，让数据真实反映商业引导决策；同时建立合理的数据使用体系，打通部门与部门间的数据交叉。
“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来，让更多的人使用。对于用户要一般宣传理念，以便教授技巧，让用户知道怎么使用数据、怎么用好数据，知道数据的价值。呈现有价值的数据，让数据证明（衡量）业务、优化业务、发现业务机会、创造商业价值。
6.
数据应用外三板斧-养数据：
存、管、用。
存：数据收集，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题。
管：数据治理
用：数据赋能，在数据的分列和重组上做到颠覆性创新。
通过内外三板斧形成数据化运营闭环，看数据有没有，细不细，全不全，稳不稳，快不快。
7. 用数据找机会，养有实效的数据，锻造数据力和思考力的合力。
8. 数据十戒：见下。
//数据十诫//
1.一切从定义问题开始，问题问好了，答案就在里面。
2.在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。
3.数据助力企业的“四部曲”:描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。
4.“快＋准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值
5.“广＋乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。
6.大数据不是独奏，而是不断连接无处不在的数据。
7.数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
8.大数据生态的连接需要建立标准与规范。
9.大数据是诸多小数据的组合。
10.数据是一种信仰。
9.
应对数据运营的困境：
用数据的人不知道数据从哪里来，做数据的人不知道数据如何使用。想用的人不敢用，担心数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为数据的复杂性……数据量越来越大，越来越无效使用。
10. 相比数据的断层，对数据分析而言，人的断层是数据分析更严重的问题。
11.
数据化思考：
问题就是答案，问好问题，关注思考的角度，形成数据化思考方式。
12.
关于数据价值的思考：
1）能否清晰清楚的识别用户的身份？
2）能否搞清楚所收集的数据对你的价值是什么？
3）收集数据时的场景是什么？
4）数据的五大价值：
a.识别与串联：让似是而非的行为数据串联起来；
数据收集的价值包含两个维度：是否能衡量这个数据对企业产生的价值(企业价值--实现企业资源的合理分配）；是否能衡量这个数据对客户的价值--如何帮助企业为客户提供更好的服务（客户价值-实现客户体验的提升）；
角色不同，对数据的看法不同，所以在衡量价值时需要考虑到受众和给与者两个不同的立面给与不同的看法。
b.描述价值
将用户的行为、现状串联起来，勾勒出用户的行为画像，进行场景还原。判断用户的需求，通过对需求进行刺激，以促进消费行为。描述数据最好的一种方式就是分析数据的框架。
数据盲点
物理盲点：应该收集但却没有收集到的数据
逻辑盲点：应该关联分析出，但是没有被分析出的数据
人为制造的盲点：通过混淆、偷换概念得到的没有实际意义的数据
c.时间价值
数据是有保质期的，看行业的趋势数据要看三年，天气预报的数据有效性则止于当下。用数据来进行业务分析，一定要关注原始数据的时间：数据所处的时间段长短，数据所处的时间点都是数据的时间属性中所需要关注的。
d.预测价值
数据价值的关键是数据前置，根据前置数据来进行趋势预测，从而顺应趋势来进行决策。在以往的数据模型中，有太多的条件假设是固定不变的，但是用于商业活动的数据预测，一定要假设一切都在改变，要关注新的数据收集源头，注入新的信息，尤其是拐点信息。
e.产生数据的价值
先开枪后瞄准:在没有数据的时候，在探索中发现有参考价值的数据并最终发现目标作出决策。
这并不符合常理，常理讲的是有的放矢。但大数据的情况是面对海量的数据、有用的，无用的，重复的，缺失的，要从中找到有价值的信息。
所谓开枪，就是在一堆海量数据中盲选，而瞄准是在海量数据中盲选出有价值的数据。
在没有数据的时候，在探索中寻找有参考价值的数据，最后发现目标，作出决策。
二. 养活数据
“
兵无常势，水无常形，能因敌变化而取胜者，谓之神。
1. 养活数据，让更多人用好数据：
分析--》推荐--》反馈--》再推荐；以解决问题出发，建立多样化的自循环方式：
1）“活”做数据收集，不仅收集自己用户的数据，还要把别人的数据也收集过来综合分析，抓住相关性；
2）“活”看数据指标，不仅局限于自己已有的数据框架，而且需要结合用户需求的不同场景来灵活应用收集到的“活”数据，激活数据并用场景来验证----我们的数据为用户体验改善了什么；我们的数据为企业解决了什么问题/开创了什么机会。
2. 组装数据仪表盘：
1）开启上帝视角，做到执行合一。
2）做好数据分类，通过不同的角度思考数据的价值。
以是否可再生为标准；
以所处的存储层次为标准--基础层必须要做到统一；
以数据业务归属为标准；
以是否为隐私为标准;
3）把数据放进“框”中；
公司当前的投入产出比；
与竞争对手的博弈；
考虑时间因素；
4）用框架来做决策：从小角度切入；
首先，确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据；
其次，把收集的数据整理好，放入一个“数据框架”内；
再次，看框架与做决策的关系；
最后，根据决策行动，检查行动是否达到目的；
三、数据未来与跨界思考
//小趋势//
应用无线化；
信息数据化；
交易无纸化；
人类智能化；
决策实时化；
线下线上化；
1.大数据的趋势是运用集体智慧去优化个体的意愿，这种互动是一种新的生活方式。
2. 好的问题里潜藏了答案：先反复解题，厘清选择逻辑；搞清楚已知和未知；在不确定中做判断；
3. 量化数据大小与决策好坏的关系，利用趋势为未来把脉。
4. 还原是深入洞察的根本；开扩思维，负面信息也是决策的关键。
5. 让数据透过产品说话；
//小故事与小思维//
1、小偷思维
多数人只会想通过哪些事情获得成功，而小偷会想如何避免失败。从另外一个角度想问题，或许会有不同的答案。
2、关掉多任务窗口
唯有专注才能更高效能地处理事务，在职场上总有各种琐碎的事情打乱节奏，那就要学习关掉多任务，集中精力做更重要最核心的事情，避免时间再琐碎的工作中流失。
3、积累个人大数据
再聪明的人成功也没有捷径，车品觉会每天定时阅读各类专业文章，给这些文章打标签，搭建和完善个人的数据库。日积月累培养自己的数据思维，并且在关键时刻可以找到所需要的数据。这应该是自己从今天就可以开始学习的好习惯。
1）从数据收集的角度：选择有效的数据源，并区分重要性进行积累，实现知识量和思维方式上的突破；
2）打通运营数据--》数据化运营--欲奴应数据的循环闭环，学会借势；
4、忘掉必杀技，在迂回中寻找落点
不断地去提问，而不是直接给答案。
写在后面
跳出数据，学会问问题，学会讲故事，学会从不同的角度接待去探索价值，学会更新和迭代分析框架……在逻辑中找到有趣点，通养然后应用。
以上，谢谢你阅读到最后一个字。